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《鞭笞》中的大脑网络中断
WAD 的神经影像学发现好坏参半，一些研究报告了脑灌注 15、16 和白质束完整性的变化，17 而其他一些研究则未能通过功能或形态成像发现关联。18、19 静息状态功能磁共振成像 (rs-fMRI) 是一种快速发展的工具，已广泛应用于研究临床人群的异常脑活动。虽然一些研究揭示了 rs- fMRI 与轻度至重度创伤性脑损伤之间的联系，20、21 迄今为止，尚无一项研究在 WAD 人群中发现类似的关联。使用图论方法分析大规模网络最近获得了关注，成为一种用于表征使用 rs- fMRI 观察到的大脑网络的方法。在图论框架内，大脑区域可以被视为由边链接的节点，边由节点对之间成对相关的强度定义。这种节点和边的拓扑排列可以用图来描述，该图可以划分为称为模块的互连子网络。模块化已发现出现在许多复杂系统中，22 神经成像技术的进步已导致将大脑网络描述为分层组织的模块化系统。23、24 模块化作为一种定量测量，可以被视为模块内连接（边）数与模块间连接数之比。在这项初步研究中，我们在 23 名慢性 WAD 患者样本中调查了网络模块化与症状指标之间的潜在联系。之所以选择模块化，是因为它提供了一种全脑网络组织的指标，该指标已显示出作为大脑可塑性的标志的前景，并已应用于一系列临床状况的研究，其中一些临床状况可能与 WAD 表面上相似，例如轻度创伤性脑损伤和 PTSD。 25 - 30 除了用于评估 WAD 的标准临床量表（例如颈部残疾指数 31 和创伤性损伤痛苦量表）外，还纳入了 32 项 MFI 测量值作为结果指标。
电动汽车可以帮助可再生过渡吗？现场实验的证据激励中午收费
过渡到脱碳的能源系统是21世纪的决定性挑战之一。要避免灾难性的气候变化，到2050年，全球温室气体排放必须达到零（Masson-Delmotte等人。，2019年）。净零排放的路径始于发电和电气端的脱碳和加热等电气。但是，可变可再生能源的兴起，例如风能和太阳能光伏以及新电动载荷（例如电动汽车（EV））对电力系统提出了挑战。风能和太阳能输出在几分钟，小时和天数中有所不同，而新的电动汽车（例如电动汽车）可以大大增加电力需求（Bunsen等人。，2018年）。这些变化将要求电力系统变得更加灵活，例如，通过转移电力需求以匹配可再生能源的可用性并增加储能。evs可以通过充当“车轮上的电池”来提供关键的灵活性来源 - 当可再生能源输出量高并在可再生输出较低时退回时充电。但是，电动汽车在该角色中发挥的作用的程度至关重要，这取决于何时充电以及电动汽车所有者以备用电池容量出售能源的意愿。响应价格激励措施的单个电动汽车所有者的充电决定最终将塑造系统级的灵活性EV可以提供。了解是否以及多少电动汽车所有者会因响应价格激励措施而改变其充电是将电动汽车集成到高质量可再生能源系统中的关键（Szinai等人，2020）。在本文中，我们提供了有关电动汽车所有者如何响应价格激励措施的新颖证据，以将其充电转移到支持太阳能发电的高分子网络的时间。我们的研究利用了高分辨率，分钟的远程信息处理数据跟踪所有驾驶，充电和车辆位置，以提供对电动汽车所有者行为的精细且具有较高的预期视图。这个丰富的数据集使我们可以检查充电，驾驶和电池管理的时间和位置。对于为研究招募的390个澳大利亚特斯拉所有者的样本，我们首先比较了有和没有屋顶太阳能的人的充电时间和位置。在我们的环境中，屋顶太阳能所有者面临着电池板时在家中充电的强大经济激励措施。我们发现充电行为有实质性差异。对于屋顶太阳能所有者，一天中期的费用份额高76％，高峰需求时间的份额低33％，在家中发生的费用份额高14％。然后，我们随机分配一半的车辆所有者样本，以获得激励措施，以避免在最常见的压力时高峰需求时间内充电。进一步，
AMARETTO 用于网络生物学和医学
通过基于图的多组学、临床、成像和扰动数据融合将疾病、驱动因素、靶点和药物联系起来 我们提出*AMARETTO 作为网络生物学和医学的软件工具箱，旨在开发一个用于癌症诊断、预后和治疗决策的数据驱动平台。*AMARETTO 通过基于网络图的多组学、临床、成像、驱动和药物扰动数据融合，将疾病、驱动因素、靶点和药物联系起来，涵盖癌症的模型系统和患者研究。*AMARETTO 平台采用模块化方法，基于多模态和多尺度网络结构建模整合先前的生物学知识：(1) AMARETTO 算法从功能基因组学或多组学数据中学习调控回路网络（驱动因素和靶基因回路），并将这些回路与每个生物系统（例如模型系统或患者）内的临床、分子和成像衍生的表型相关联； (2) 社区-AMARETTO 算法学习跨多个生物系统（例如模型系统和患者、群组和个体、疾病和病因、体外和体内系统）衍生的网络共享或不同的调节电路子网络；（3）扰动-AMARETTO 算法分别将模型系统中的遗传和化学扰动映射到患者衍生的网络上以进行驱动因素和药物发现，并优先考虑主要驱动因素、目标和药物以进行后续实验验证；（4）成像-AMARETTO 算法将放射学和组织病理学成像数据映射到患者衍生的多组学网络上，以进行非侵入性和组织病理学成像诊断。我们通过 Jupyter Notebook 工作流程展示了 *AMARETTO 在多个用例中的实用性，这些用例整合了多组学、临床、成像以及驱动和药物扰动数据，涵盖了癌症的模型系统和患者研究：（1）一项关于丙型和乙型肝炎病毒诱发的肝细胞癌 (LIHC) 的研究，其中发现驱动因素和药物，用于跨肝细胞癌全病因的化学预防，并在大鼠模型中进行了实验验证；（2）一项关于多形性胶质母细胞瘤 (GBM) 和低级别胶质瘤 (LGG) 的研究，其中发现与非侵入性成像诊断的成像衍生特征相关的诊断和预后分子亚类的驱动因素；以及（3）一项关于五个 SCC 癌症部位的鳞状细胞癌 (SCC) 的泛癌症研究，特别是肺 (LUSC)、头颈部 (HNSC)、食道 (ESCA)、宫颈 (CESC) 和膀胱 (BLCA)。
量子互联网纠缠浓缩服务
纠缠共享是一种通过多个中间中继量子节点将多个量子节点聚合在一起的共享技术[3,75–89]。纠缠共享过程包括量子节点间纠缠传输和纠缠交换（扩展）的几个步骤[6,7,9,90–100]。纠缠连接的纠缠吞吐量量化了该量子连接上在特定保真度下每秒可传输的纠缠态的数量[11,43,44]。纠缠连接可以用成本函数来表征，该函数实际上是给定连接的纠缠吞吐量的倒数[11,42,43]。因此，找到纠缠量子网络中相对于特定成本函数的最短纠缠路径（一组纠缠连接）非常重要 [8, 80, 81, 101 – 106]。纠缠网络中的给定量子节点可以在本地量子存储器中存储多个纠缠系统，然后可将其用于纠缠分布 [11 – 13, 42 – 44, 77 – 83]。在我们当前的建模环境中，给定量子节点的纠缠态称为纠缠端口；因此，目标是找到纠缠网络纠缠端口之间的最短路径。因此，纠缠切换操作类似于纠缠切换器端口的分配问题。纠缠切换器端口模拟了一个量子切换器节点，它在纠缠连接之间切换，并对选定的纠缠连接应用纠缠交换。VLSI（超大规模集成电路）设计领域[107-110]、集成电路（IC）的自动生成和电子设计自动化（EDA）工具[107-110]也解决了类似的问题，但我们量子网络设置的主题和最终目标是不同的。有一些基本思想可以在 EDA 领域和纠缠量子网络的开放问题之间开辟一条道路。我们发现，这条道路不仅存在，而且还使我们能够将 EDA 工具和量子香农理论的最新结果[11,41]相结合，从而为量子互联网提供有价值的结果。在这里，我们为量子互联网定义了纠缠浓缩服务。纠缠浓缩服务旨在提供高优先级量子节点强连接子集之间的纠缠连接，使得每对节点之间存在纠缠连接。该服务的主要要求如下：（1）最大化所有连接节点之间的纠缠吞吐量，（2）最小化量子节点之间的跳跃距离（跨越的量子节点数，取决于连接的纠缠级别）。主要要求的重要性如下。最大化链路的纠缠吞吐量旨在为高优先级用户提供无缝、高效的量子通信。最小化跳跃距离的目的是减少物理环境（链路损耗、节点损耗）带来的噪声，并减少与量子传输和纠缠分布过程相关的延迟。我们通过量子节点中可用的纠缠态（称为纠缠端口）来解决纠缠集中问题。为了处理几个不同的约束，例如纠缠连接的纠缠吞吐量或跳跃距离，我们将量子节点的纠缠端口组织成一个基图。基图包含纠缠的映射